本文介绍了Python的pandas库在处理Excel数据方面的强大功能，包括数据导入、清洗、计算和导出。相比openpyxl库，pandas在速度上更具优势，尤其适合大量数据的处理和重复操作。此外，pandas还支持数据可视化，能生成各种图表。文章提到了安装pandas的命令，并预告了后续将讨论pandas的读取功能。
前面利用python的openpyxl库对excel做了简单基础操作，大家可以打开公众号右下角往期回顾，可以复习查看。今天开始介绍python可以操作Excel的另一个强大的库——pandas库。
个人认为，pandas库对于操作Excel有着极好的支撑。在数据导入、数据清洗、数据计算、数据导出都有着完整性的支撑，是一个提供高性能易用数据类型和分析工具，并且用一段时间你就会发现如果拿pandas只操作表格数据，是真的大材小用。 它不仅可以处理数据，更可以可视化数据。譬如可以做出这样的图表。并且是html形式的。当然还有特别多的类型，这个后面再说。
总而言之，pandas处理数据第一、数据量要够大够多，否则用Excel处理就行了。第二、每天重复的操作，例如打开同样的表格、删除同样的列、查找同样的数据。再适合不过了。
接下来再说说pandas与之前openpyxl库哪个好？
两个库其实都差不多，对数据以及图表都有很好的支持，但从写入数据与读取数据的速度来看，pandas更胜一筹。我也比较喜欢用pandas,至于图表这一块我们后面在可视化的专题在讨论。
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安装
对于安装，请自行百度，不在赘述，简单而言两条命令：
安装：cmd——输入 pip install pan
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